時間:2022-02-04 16:51:07 來源: 河南大小事兒官方百家號
日前,鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院梁靜教授團(tuán)隊在約束多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域取得系列重要進(jìn)展,相關(guān)成果分別發(fā)表在國際一流期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》 《Swarm and Evolutionary Computation》之上,鄭州大學(xué)為第一單位和通訊單位。
約束多目標(biāo)優(yōu)化問題廣泛存在于科學(xué)研究和工程實(shí)踐中,解決這類問題需要同時優(yōu)化多個沖突的目標(biāo)函數(shù)和滿足不同的約束條件。梁靜教授團(tuán)隊提出了多種平衡約束和目標(biāo)的進(jìn)化優(yōu)化算法,在標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)取得較好的表現(xiàn),有良好的實(shí)際應(yīng)用前景。
團(tuán)隊提出了基于進(jìn)化多任務(wù)的約束多目標(biāo)優(yōu)化框架,以降低約束造成的搜索難度。該框架把尋找部分約束子集當(dāng)作輔助任務(wù),從而把約束多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為多任務(wù)優(yōu)化問題。另外,設(shè)計了匹配性方法動態(tài)遷移有效的知識,以完成高質(zhì)量的知識遷移。文章發(fā)表在期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》,電氣工程學(xué)院2021級博士生喬康加為第一作者,梁靜教授為通訊作者(全文鏈接:)。
團(tuán)隊提出了動態(tài)選擇偏好輔助的約束多目標(biāo)差分進(jìn)化算法,通過對每個個體的選擇偏好從目標(biāo)函數(shù)適當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)移到約束條件,以達(dá)到動態(tài)平衡約束和目標(biāo)信息之間的利用平衡。文章發(fā)表在期刊《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》,于坤杰副教授為第一作者,梁靜教授為通訊作者(全文鏈接:)。
團(tuán)隊提出了基于目的導(dǎo)向的兩階段搜索框架,第一階段致力于收斂性和多樣性的平衡,第二階段致力于多樣性和可行性的平衡。兩個階段動態(tài)地平衡了收斂性、多樣性和可行性,以最終獲得收斂性和多樣性均較好的可行Pareto前沿。文章發(fā)表在期刊《Swarm and Evolutionary Computation》,于坤杰副教授為第一作者,梁靜教授為通訊作者(全文鏈接:)。
以上研究得到了國家自然科學(xué)基金、國家博士后基金、河南省高校創(chuàng)新人才項目等資助。
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